(57)【要約】  複数の生体要素を含むサンプルの画像の中の、複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するためのこの方法は、電子デバイスにより実施される。この判別支援方法は、サンプルの画像の取得（１００）と、参照要素のサムネイルの組を備えるデータベースからの、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択（１１０）と、画像の中の各ゾーンの事前選択の表示（１２０）と、オペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択の取得（１３０）と、取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従うデータベースの更新（１４０）と、を含み、取得した少なくとも１つの選択されたゾーンは、参照要素のサムネイルとして前記データベースに追加される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の生体要素を含むサンプル（１４）の画像の中の、前記複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するための方法であって、電子デバイス（２０）により実施され、
サンプルの画像の取得（１００）と、
参照要素のサムネイルの組を備えるデータベース（２６）からの、前記取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択（１１０）と、
前記画像の中の各ゾーンの事前選択の表示（１２０）と、
オペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、前記事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択の取得（１３０）と、
前記取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従う前記データベース（２６）の更新（１４０）と、
を含み、前記取得した少なくとも１つの選択されたゾーンが、参照要素のサムネイルとして前記データベース（２６）に追加される、
方法。
【請求項２】
前記取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択（１１０）が、
前記画像の中のそれぞれ少なくとも１つの生体要素に対応する複数のゾーンの検出と、
前記検出した各ゾーンとすべての前記参照要素のサムネイルとの比較と、
を含み、前記１つ又は複数のゾーンが前記比較に従って事前選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記比較中に、対応する生体要素に関係する少なくとも１つのパラメータの値が、検出した各ゾーンに関して計算され、計算された各パラメータ値が、すべての前記参照要素のサムネイルの対応するパラメータ値と比較される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
各パラメータが、形状、直径、表面、体積、周囲長、質量、色、及びテクスチャからなる群から選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
各生体要素が、細胞質、細胞小器官、小胞、膜、細胞核、細胞、細胞内病原体、細胞外病原体、単細胞生物、多細胞生物、バクテリア、ウィルス、菌糸体、生物の断片、生物、器官の断片、器官、組織、生体構造の断片、生体構造、解剖学的構造の断片、及び解剖学的構造からなる群から選択される、請求項３又は請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記事前選択（１１０）中に、複数のゾーンが事前選択され、前記表示（１２０）中に、前記ゾーンの事前選択が連続的に表示される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記表示（１２０）中に、前記ゾーンの事前選択が、各事前選択の一致の度合に依存する順序で表示される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記各事前選択の一致の度合が、前記比較中に前記事前選択されたゾーンと前記関連する参照要素のサムネイルとの差異に従って計算される、請求項２、請求項６、及び請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記データベース（２６）が、参照要素の各サムネイルに関する関連性指数を備え、前記事前選択（１１０）中に、前記関連性指数が、事前選択されたゾーンに関連する各参照要素のサムネイルに関して増加する、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記事前選択（１１０）中に、前記参照要素のサムネイルが、それらのそれぞれの関連性指数に依存する順序で考慮に入れられる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
各生体要素が、細胞質、細胞小器官、小胞、膜、細胞核、細胞、細胞内病原体、細胞外病原体、単細胞生物、多細胞生物、バクテリア、ウィルス、菌糸体、生物の断片、生物、器官の断片、器官、組織、生体構造の断片、生体構造、解剖学的構造の断片、及び解剖学的構造からなる群から選択される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータにより実行されるときに前記請求項のいずれかに記載の方法を実施するソフトウェア命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項１３】
複数の生体要素を含むサンプル（１４）の画像の中の、前記複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援する電子デバイス（２０）であって、
サンプル（１４）の画像を取得するように構成された第１の取得モジュール（４０）と、
参照要素のサムネイルの組を備えるデータベース（２６）から、前記取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択するように構成された事前選択モジュール（４２）と、
前記画像の中の各ゾーンの事前選択を表示するように構成された表示モジュール（４６）と、
オペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、前記事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択を取得するように構成された、第２の取得モジュール（４８）と、
前記取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従って前記データベース（２６）を更新するように構成された更新モジュール（５０）と、
を備え、前記更新モジュール（５０）が、前記取得した少なくとも１つの選択されたゾーンを、参照要素のサムネイルとして前記データベースに追加するように構成される、
電子デバイス（２０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の生体要素を含むサンプルの画像の中の、複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するための方法に関し、該方法は電子デバイスにより実施される。
【０００２】
本発明はまた、コンピュータにより実行されるときにこのような方法を実施するソフトウェア命令を含むコンピュータプログラムに関する。
【０００３】
本発明はまた、サンプルの画像の中の、サンプル中に含まれる生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するための電子デバイスに関する。
【背景技術】
【０００４】
生きている又は固定された組織又は細胞懸濁液のいずれかに対応する細胞のサンプルなどの生体サンプルの画像の分析は、極めて難しい動作である。この生体サンプルの診断、特に細胞診及び組織診は、実際には、特に細胞の形態学的検査に基づく診断技術をカバーする。これは特に子宮頚部上の癌及び前癌病変のスクリーニングに非常によく適している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
生体サンプルの画像の分析は、一般に、最初に細胞検査士又は技術者、又はより頻繁には、特に、サンプル中に含まれる或る生体要素の性質について疑わしい場合には、次に病理学者又は医師によって行われ、その目的は、病態細胞などの病態要素をスクリーニングすることである。
【０００６】
例えば、技術者、細胞検査士、病理学者、又は医師などの第１のオペレータが、一般に、種々のサンプルの複数の画像を連続して検査し、次いで、より詳細な分析を必要とする画像、並びに病理学者又は医師により期待される任意の他の画像を、第２のオペレータ、例えば、病理学者又は医師に送信する。
【０００７】
しかしながら、このような分析プロセスは、比較的長たらしく退屈な場合があり、したがって、最適ではないことが分かっている。さらに、生体サンプルの解釈が特に難しいときに誤診が起こることが時々ある。
【０００８】
したがって、本発明の目的は、サンプル画像の中の１つ又は複数の関心ある要素の判別を支援するための方法を提案することによりこれらの欠点を克服することであり、該方法は、電子デバイスにより実施される。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的のために、本発明の主題は、複数の生体要素を含むサンプルの画像の中の、複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するための方法であって、該方法は、電子デバイスにより実施され、
−  サンプルの画像の取得と、
−  参照要素のサムネイルの組を備えるデータベースからの、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択と、
−  画像の中の各ゾーンの事前選択の表示と、
−  オペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択の取得と、
−  取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従うデータベースの更新と、
を含み、取得した少なくとも１つの選択されたゾーンは、参照要素のサムネイルとして前記データベースに追加される。
【００１０】
本発明に係る判別支援方法は、次いで、サンプルの分析を容易にするために、参照要素のサムネイルの組を備えるデータベースから、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択する。
【００１１】
さらに、判別支援方法は、次いで、オペレータによってなされた、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、事前選択されたゾーンのうち１つ又は複数のゾーンの選択を取得し、電子デバイスによってなされることになる次の事前選択の関連性を向上させるためにデータベースを適宜更新することにより、オペレータからのフィードバックを考慮に入れる。
【００１２】
本発明の他の有利な態様によれば、判別支援方法は、独立して又はすべての技術的に可能な組み合わせに従って行われる以下の特徴のうちの１つ又は複数を含む：
−画像の中のそれぞれ少なくとも１つの生体要素に対応する複数のゾーンの検出と、各検出されたゾーンと参照要素のサムネイルの組との比較とを含み、１つ又は複数のゾーンが前記比較に従って事前選択される、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択と、
−  比較中に、対応する生体要素に関係する少なくとも１つのパラメータの値が、検出した各ゾーンに関して計算され、各計算されたパラメータ値が、すべての参照要素のサムネイルの対応するパラメータ値と比較され、
−  各パラメータは、形状、直径、表面、体積、周囲長、質量、色、及びテクスチャからなる群から選択され、
−  各生体要素は、細胞質、細胞小器官（ｏｒｇａｎｉｔｅ）、小胞、膜、細胞核、細胞、細胞内病原体、細胞外病原体、単細胞生物、多細胞生物、バクテリア、ウィルス、菌糸体、生物の断片、生物、器官の断片、器官、組織、生体構造の断片、生体構造、解剖学的構造の断片、及び解剖学的構造からなる群から選択され、
−  事前選択中に、複数のゾーンが事前選択され、表示中に、ゾーンの事前選択が連続的に表示され、
−  表示中に、ゾーンの事前選択が、各事前選択の一致の度合に依存する順序で表示され、
−  各事前選択の一致の度合は、比較中に事前選択されたゾーンと関連する参照要素のサムネイルとの差異に従って計算され、
−  データベースは、参照要素の各サムネイルに関する関連性指数を備え、事前選択中に、関連性指数は、事前選択されたゾーンに関連する各参照要素のサムネイルに関して増加し、
−  事前選択中に、参照要素のサムネイルが、それらのそれぞれの関連性指数に依存する順序で考慮に入れられ、
−  各生体要素は、細胞質、細胞小器官、小胞、膜、細胞核、細胞、細胞内病原体、細胞外病原体、単細胞生物、多細胞生物、バクテリア、ウィルス、菌糸体、生物の断片、生物、器官の断片、器官、組織、生体構造の断片、生体構造、解剖学的構造の断片、及び解剖学的構造からなる群から選択される。
【００１３】
本発明の別の主題は、コンピュータにより実行されるときに上記で定義した方法を実施するソフトウェア命令を含むコンピュータプログラムである。
【００１４】
本発明の別の主題は、複数の生体要素を含むサンプルの画像の中の複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援する電子デバイスであり、該電子デバイスは、
−  サンプルの画像を取得するように構成された第１の取得モジュールと、
−  参照要素のサムネイルの組を備えるデータベースから、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択するように構成された、事前選択モジュールと、
−  画像の中の各ゾーンの事前選択を表示するように構成された表示モジュールと、
−  オペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択を取得するように構成された、第２の取得モジュールと、
−  取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従ってデータベースを更新するように構成された更新モジュールと、
を備え、更新モジュールは、取得した少なくとも１つの選択されたゾーンを、参照要素のサムネイルとして前記データベースに追加するように構成される。
【００１５】
本発明のこれらの特徴及び利点は、限定ではない単なる例として与えられ、付属の図面を参照しながらなされる、以下の説明を読めば明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】デジタル化されている生きているサンプル（放射線画像）又は固定されたサンプル（解剖学的構造及び病態細胞学画像）を読み出すためのデバイス及びサンプルの画像の中の複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するためのシステムの略図であり、該判別支援システムは、読み出しデバイスに接続され、本発明に係る電子判別支援デバイス、ディスプレイ画面、及びデータベースを備える。
【図２】本発明に係る判別支援方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１では、判別支援システム１０は、第１のデータリンク１６によってサンプル１４を読み出すためのデバイス１２に接続される。
【００１８】
判別支援システム１０は、複数の生体要素を含むサンプル１４の画像の中の複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するための電子デバイス２０を備える。
【００１９】
判別支援システム１０は、第２のデータリンク２８によって電子判別支援デバイス２０に接続されるデータベース２６を備える。図示していない変形例では、データベース２６は、電子判別支援デバイス２０へ一体化される。
【００２０】
判別支援システム１０は、電子判別支援デバイス２０に接続されるディスプレイ画面３０を備える。
【００２１】
判別支援システム１０、特に、電子判別支援デバイス２０は、サンプル１４の画像の中の、複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素を判別する際に支援するように構成される。
【００２２】
「関心ある要素」は、技術者又は細胞検査士又は病理学者又は医師などのオペレータに関心を持たれることになる生体要素を意味し、このような関心ある要素は、特に、判別支援システム１０がサンプル１４に関連する少なくとも１つの病態の診断を容易にするのに用いられるとき、特に、異常な構造又は細胞などの病態要素である。
【００２３】
読み出しデバイス１２は、それ自体が公知であり、サンプル１４を読み出す、つまり、サンプル１４の画像を得るように構成される。読み出しデバイス１２はデジタル化デバイスとも呼ばれ、得られる画像はデジタル画像である。
【００２４】
サンプル１４は、例えば、読み出しデバイス１２の中に挿入することができるプレート３２上に配置され、次いで、読み出しデバイス１２により読み出される。各プレート３２は、プレート３２に関連するサンプル１４を一意に識別するべく、例えばバーコードの形態の一意識別子３４を備える。
【００２５】
変形例では又は加えて、サンプル１４は、例えば読み出しデバイス１２が特に医療イメージングデバイス又は放射線医学デバイスである場合に、より広義には人間を意味する。
【００２６】
第１のデータリンク１６は、例えばケーブルによる接続である。変形例では、第１のデータリンク１６は無線接続である。
【００２７】
電子判別支援デバイス２０は、サンプル１４の画像を取得するように構成された第１の取得モジュール４０と、データベース２６から取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択するように構成された事前選択モジュール４２を備える。
【００２８】
電子判別支援デバイス２０は、例えば、ディスプレイ画面３０で画像の中のゾーンの各事前選択を表示するように構成された表示モジュール４６と、図示していないオペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択を取得するように構成された、第２の取得モジュール４８とを備える。
【００２９】
電子判別支援デバイス２０は、取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従ってデータベース２６を更新するように構成された更新モジュール５０を備え、更新モジュール５０は、各取得した選択されたゾーンを参照要素のサムネイルとして前記データベースに追加するように構成される。
【００３０】
図１の例では、電子判別支援デバイス２０は、例えばメモリ５４及びメモリ５４に関連するプロセッサ５６により形成される情報処理ユニット５２を備える。
【００３１】
各生体要素は、細胞質、細胞小器官、小胞、膜、細胞核、細胞、細胞内病原体、細胞外病原体、単細胞生物、多細胞生物、バクテリア、ウィルス、菌糸体、生物の断片、生物、器官の断片、器官、組織、生体構造の断片、生体構造、解剖学的構造の断片、及び解剖学的構造からなる群から選択される。例えば、サンプル１４中に含まれる生体要素は、生体細胞又は生体細胞のクラスタである。
【００３２】
データベース２６は、参照要素のサムネイルの組を備え、この組は、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択するのに用いられる。
【００３３】
随意的な補足では、データベース２６は、参照要素の各サムネイルに関する関連性指数を備える。関連性指数は、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択のために参照要素のサムネイルが用いられる確率を定量化するインジケータである。この確率がより高ければ、関連性指数がより高い。言い換えれば、サムネイルが関心ある要素をよりよく表すならば、その関連性指数はより高い。
【００３４】
図１の例では、データベース２６は、第２のデータリンク２８によって電子判別支援デバイス２０に接続されるローカルデータベースであり、第２のデータリンク２８は、例えば、ケーブルによる接続である。変形例では、第２のデータリンク２８は無線接続である。
【００３５】
図示していない変形例では、データベース２６は、通信ネットワークを介して電子判別支援デバイス２０に接続されるリモートデータベースである。第２のデータリンク２８は、この場合、インターネットなどの通信ネットワークに対応する。
【００３６】
図１の例では、第１の取得モジュール４０、事前選択モジュール４２、表示モジュール４６、第２の取得モジュール４８、及び更新モジュール５０は、それぞれソフトウェアの形態で実装される。情報処理ユニット５２のメモリ５４は、この場合、サンプルの画像を取得するように構成された第１の取得ソフトウェア、データベース２６から取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択するように構成された事前選択ソフトウェア、各ゾーンの事前選択を表示するように構成された表示ソフトウェア、事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンのオペレータによる選択を取得するように構成された第２の取得ソフトウェア、及び取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従ってデータベース２６を更新するように構成された更新ソフトウェアを格納することができ、更新ソフトウェアは、各取得した選択されたゾーンを、参照要素のサムネイルとして前記データベース２６に追加するように構成される。情報処理ユニット５２のプロセッサ５６は、この場合、第１の取得ソフトウェア、事前選択ソフトウェア、表示ソフトウェア、第２の取得ソフトウェア、及び更新ソフトウェアを実行することができる。
【００３７】
図示していない変形例では、第１の取得モジュール４０、事前選択モジュール４２、表示モジュール４６、第２の取得モジュール４８、及び更新モジュール５０は、それぞれ、ＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）などのプログラマブルロジックコンポーネントの形態で又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの専用集積回路の形態で実装される。
【００３８】
第１の取得モジュール４０は、サンプル１４の各画像を取得する、つまり、得るように構成される。第１の取得モジュール４０は、例えば、図１の例では読み出しデバイス１２から画像を得るように構成される。
【００３９】
事前選択モジュール４２は、例えば、画像の中のそれぞれ少なくとも１つの生体要素に対応する複数のゾーンを検出し、各検出されたゾーンをデータベース２６に収容された参照要素のサムネイルの組と比較することにより、データベース２６から取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択するように構成され、１つ又は複数のゾーンが、この場合、この比較の結果に従って事前選択される。
【００４０】
一般的に言えば、各事前選択されたゾーンは、１つ又は複数の生体要素を表す画像のゾーンであり、これは、好ましくは、前記ゾーンにおいて生体要素が１つだけ見えるときに該生体要素を中心とする。
【００４１】
ゾーン検出に関して、事前選択モジュール４２は、例えば、基本的な演算子として、ｃｌｏｓｉｎｇ演算子、ｏｐｅｎｉｎｇ演算子、ｅｒｏｓｉｏｎ演算子、ｅｘｐａｎｓｉｏｎ演算子、ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ演算子、及びｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ演算子からなる群から選択された少なくとも１つの演算子と共に、マセマティカル・モルフォロジー型のアルゴリズムなどの公知のイメージング処理アルゴリズムを用いるように構成される。ゾーンを互いに区別及び分離するための画像のセグメント化は、以下の技術からの１つ又は複数の公知の技術を適用することによって事前選択モジュール４２により実行され、本明細書で単なる例として提案されるその網羅的でないリストは、ウォーターシェッド、輪郭認識（勾配、ラプラシアン）、閾値化を含む。
【００４２】
検出した各ゾーンとすべての参照要素のサムネイルとの比較のために、事前選択モジュール４２は、検出した各ゾーンに関して、対応する生体要素に関係する少なくとも１つのパラメータの値を計算するように構成される。事前選択モジュール４２はまた、計算された各パラメータ値を参照要素のサムネイルの組の対応するパラメータ値と比較するように構成される。
【００４３】
各生体要素は、例えば、細胞質、細胞小器官、小胞、膜、細胞核、細胞、細胞内病原体、細胞外病原体、単細胞生物、多細胞生物、バクテリア、ウィルス、菌糸体、生物の断片、生物、器官の断片、器官、組織、生体構造の断片、生体構造、解剖学的構造の断片、及び解剖学的構造からなる群から選択される。
【００４４】
各パラメータは、この場合、例えば、形状、直径、表面、体積、周囲長、質量、色、及びテクスチャからなる群から選択される。
【００４５】
当該要素の直径又はサイズは、例えば、所与の方向のピクセルをカウントすることにより判別される。
【００４６】
当該要素の表面積は、例えば、前記表面積に対応するピクセルの数をカウントすることにより判別される。
【００４７】
当該要素の周囲長は、例えば、前記要素の周辺をなすピクセルの数をカウントすることにより判別される。
【００４８】
要素の形状は、例えば、数理形態学（マセマティカル・モルフォロジー）により得られる骨格（ｓｋｅｌｅｔｏｎ）に対応する。要素が細胞であるとき、形状は、例えば、表層細胞又は中層細胞に関してはディスクであり、傍基底細胞又は基底細胞に関してはディスク又は多角形である。要素が正常な細胞核であるとき、形状は、例えばディスクであり、要素が病態細胞核であるとき、形状は、概して多角形であり、或る場合には、ディスクである。細胞核の形状は、この場合、病態を検出するための良好なインジケータである。
【００４９】
当該要素の体積及び／又は質量は、２次元の画像２２上で実行されるピクセルのカウントから推定される。
【００５０】
当該要素の体積は、例えば、所与の方向の当該要素の寸法又はサイズをこの方向のピクセルの数のカウントで判別し、次いで、判別された寸法から体積を外挿することにより推定される。単なる例として、当該要素が球の形態のとき、画像２２でのその直径又はその半径がピクセルの数をカウントすることにより判別され、次に、この推定された直径又は半径から球の体積が計算される。
【００５１】
当該要素の質量は、その体積の推定値並びに当該要素の色又はテクスチャから推定される。識別可能なパターンをもつ暗色又はテクスチャは、例えば、物質のより大きい密度、したがって、より高い質量を示す。
【００５２】
当該要素の色は、例えば、ＲＧＢ色モデルを用いてグレーレベル又は色レベルとして表される、当該要素を形成するピクセルの色、特に、当該要素を形成するこれらのピクセルの色値の平均に対応する。
【００５３】
当該要素のテクスチャは、フラクタル解析、統計解析、又はマルコフ場手法などのそれ自体が公知の種々の方法により認識可能な、規則的な又は不規則な、特徴的なパターンに対応する。
【００５４】
検出されたゾーンとデータベース２６に収容されたサムネイルとの比較は、好ましくは、比較できるデータでの比較をするために、同じ要素及び同じパラメータに関して実行されることを当業者はもちろん理解するであろう。
【００５５】
要素のタイプ及び／又はパラメータのタイプは、１つの比較から別の比較へと変化することがあることも当業者は理解するであろう。
【００５６】
１つの随意的な追加として、検出されたゾーンとデータベース２６に収容されたサムネイルとの比較は、要素の事前定義された組及びパラメータの事前定義された組に関して実行され、各比較は、この場合、同じ要素及び同じパラメータでなされた比較をより良好に区別するために、必ずしも同じ要素及び同じパラメータに関して実行されない。
【００５７】
１つの随意的な追加として、事前選択モジュール４２はさらに、データベース２６に収容されたサムネイルを、それらのそれぞれの関連性指数に依存する順序で考慮に入れるように構成される。これは、ゾーンの事前選択をより迅速に実行することを可能にする。
【００５８】
さらに、事前選択モジュール４２は、事前選択されたゾーンに関連する各サムネイルに関する関連性指数を増加させるように構成される。言い換えれば、ゾーンが所与の参照要素のサムネイルとの比較により事前選択されるときにはいつも、前記サムネイルの関連性指数は、事前選択モジュール４２により増加させられる。
【００５９】
事前選択モジュール４２は、次いで、画像の中の１つ又は複数のゾーンを事前選択するように構成され、複数の事前選択の場合には、後述するように、種々のゾーンの事前選択が、表示モジュール４６により連続的に表示される。
【００６０】
表示モジュール４６は、画像の中の各ゾーンの事前選択を表示する、特に、検出された任意の他のゾーンと比較された事前選択されたゾーンを別様に表示するように構成される。
【００６１】
１つの随意的な追加として、複数のゾーンが事前選択モジュール４２により事前選択されるとき、表示モジュール４６は、事前選択ゾーンを連続的に表示するように構成される。
【００６２】
１つの随意的な追加として、表示モジュール４６はさらに、ゾーンの事前選択を、各事前選択の一致の度合に依存する順序で表示するように構成される。各事前選択の一致の度合は、比較中に、事前選択されたゾーンと考慮に入れられた参照要素のサムネイルとの差異に従って計算される。
【００６３】
第２の取得モジュール４８は、事前選択モジュール４２によって以前に事前選択された１つ又は複数のゾーンのうち、技術者又は細胞検査士又は病理学者又は医師などのオペレータにより実行される、少なくとも１つのゾーンの選択を取得するように構成される。オペレータによってなされる選択は、例えば、キーボード、マウス、又はタッチスクリーンなどの、図示していない、それ自体が公知の、入力デバイスを用いて実行される。第２の取得モジュール４８は、この場合、入力デバイスから、オペレータによってなされた選択を取得する、つまり、得るように構成される。各選択されたゾーンは、オペレータの少なくとも１つの関心ある要素に対応する。
【００６４】
更新モジュール５０は、第２の取得モジュール４８により取得された１つ又は複数のゾーンからデータベース２６を更新するように構成され、取得された少なくとも１つの選択されたゾーンは、参照要素のサムネイルとしてデータベース２６に追加される。言い換えれば、更新モジュール５０は、オペレータが新しいゾーンを選択したときにデータベース２６を自動的に更新することを可能にし、この選択は、ゾーンが関心ある生体要素に対応することを意味する。これは、この新しい関心ある生体要素に対応するサムネイルでデータベース２６を強化することを可能にする。
【００６５】
加えて、更新モジュール５０はまた、追加された各サムネイルに関して計算された１つ又は複数のパラメータを、データベース２６に格納するように構成される。
【００６６】
１つの随意的な追加として、更新モジュール５０は、検証指示も受信する場合にのみデータベース２６を更新するように構成され、この検証指示は、別のオペレータ、例えば、病理学者又は医師による、データベース２６への変化の、特に、データベース２６への取得した選択されたゾーンに対応するサムネイルの追加の検証から生じる。変形例では、検証指示を得るためのデータベース２６の変更の検証は、同じオペレータによってなされ、この場合、データベース２６になされることになる変化のレビュー及び検証と共に、経時的に異なる。
【００６７】
この随意的な追加によれば、更新モジュール５０はまた、削除指示を受信する場合に、取得した選択されたゾーンを削除するように構成され、この削除指示は、例えば、他のオペレータ又は同じオペレータによるデータベース２６への変化の拒否から生じる。
【００６８】
電子判別支援デバイス２０の機能を、本発明に係る判別支援方法の流れ図を例示する図２の助けの下にここで説明する。
【００６９】
最初のステップ１００中に、第１の取得モジュール４０が、例えば、読み出しデバイス１２からサンプル１４のそれぞれの画像を取得する。
【００７０】
次に、事前選択モジュール４２が、後続のステップ１１０中に、データベース２６から、前のステップ中に取得した画像の中の１つ又は複数のゾーンを事前選択する。事前選択は、例えば、画像の中のそれぞれ少なくとも１つの生体要素に対応する複数のゾーンを検出し、次いで、検出した各ゾーンをデータベース２６に収容されたサムネイルと比較することによってなされ、１つ又は複数のゾーンが前記比較の結果に従って事前選択される。
【００７１】
前に示したように、ゾーン検出は、例えば、特に数理形態学型（マセマティカル・モルフォロジー）の公知の画像処理アルゴリズムを用いることによってなされる。検出した各ゾーンとデータベース２６に収容されたサムネイルとの比較は、次に、検出した各ゾーンに関しての、対応する生体要素の要素に関係する少なくとも１つのパラメータの値の計算と、各パラメータに関しての、検出したゾーンに関する計算された値とデータベース２６に収容されたサムネイルに関する値との比較を含む。
【００７２】
加えて、同じパラメータの複数の値が計算され、次いで、これらの値の平均を用いて又は中間値の周りに広がる許容誤差を用いて比較がなされる。
【００７３】
１つの随意的な追加として、データベース２６は、収容する各サムネイルに関する関連性インジケータを備え、事前選択ステップ１１０中に、関連性指数は、事前選択されたゾーンに関連する各参照要素のサムネイルに関して増加する。
【００７４】
この随意的な追加によれば、事前選択ステップ１１０中に、参照要素のサムネイルは、好ましくはそれらのそれぞれの関連性指数に依存する順序で考慮に入れられ、最も関連のあるサムネイルが、最初に又は優先して考慮に入れられる。
【００７５】
後続のステップ１２０中に、表示モジュール４６が、各ゾーンの事前選択を表示し、事前選択されたゾーンは、この場合、例えば、単に検出されたゾーンと比較して別様に表示される。
【００７６】
ステップ１１０中に複数のゾーンが事前選択されるとき、ステップ１２０中にゾーンの事前選択が連続的に表示される。１つの随意的な追加として、ゾーンの事前選択は、この場合、各事前選択の一致の度合に依存する順序で表示され、最大の一致をもつ事前選択が最初に又は優先して表示される。
【００７７】
次に、第２の取得モジュール４８が、後続のステップ１３０中に、ステップ１２０中に表示された、オペレータによってなされた、ステップ１１０中に事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの各選択を取得する。
【００７８】
後続のステップ１４０中に、更新モジュール５０が、取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従ってデータベース２６を更新する必要があるかどうかを判別する。
【００７９】
各取得した選択されたゾーンは、例えば、参照要素のサムネイルとしてデータベース２６に追加される。
【００８０】
変形例では、データベース２６は、対応する検証指示が更新モジュール５０により受信される場合にのみ、取得した選択されたゾーンの追加により更新され、この検証指示は、このデータベース２６の変更に関して、特に、取得した選択されたゾーンに対応する前記サムネイルのデータベース２６への追加に関して、他のオペレータ又は同じオペレータによる同意で生成される。
【００８１】
この変形例によれば、他のオペレータ又は同じオペレータが、この変化を検証しないが、逆に、これを拒否する場合、削除指示が生成されることになる。更新モジュール５０は、この削除指示を受信するときに、取得した選択されたゾーンを削除し、したがって、データベース２６はこの場合更新されない。
【００８２】
ステップ１４０の終了時に、判別支援方法は、サンプル１４の新しい画像を取得するためにステップ１００に戻る、又は、もう一度、更新されたデータベース２６により、以前に取得した画像の中の１つ又は複数のゾーンの事前選択をするために、ステップ１１０に戻る。
【００８３】
したがって、本発明に係る電子判別支援デバイス２０及び判別支援方法は、参照要素のサムネイルを備えるデータベース２６から、取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを選択し、次いで、オペレータによるサンプル１４の分析を容易にするために、オペレータに向けられたこの事前選択を表示することを可能にする。
【００８４】
これは、電子判別支援デバイス２０が、取得した画像の中で、関心ある要素を最も含むことになる１つ又は複数のゾーンを提示する、つまり、明らかにすることによる。
【００８５】
さらに、本発明に係る電子判別支援デバイス２０及び関連する方法は、次に、オペレータによってなされた、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、事前選択されたゾーンのうち１つ又は複数のゾーンの選択を取得し、データベースを適宜更新することにより、オペレータのフィードバックを考慮に入れることを可能にする。
【００８６】
したがって、これは、電子判別支援デバイス２０によってなされることになる次の事前選択の関連性を向上させる。言い換えれば、このデータベース２６の更新と、次の選択のための更新されたデータベース２６の使用によるループバックと、電子判別支援デバイス２０による自己学習を可能にする。
【００８７】
したがって、本発明に係る電子判別支援デバイス２０及び関連する方法は、サンプル１４の画像の中で見ることができる１つ又は複数の関心ある要素の判別への支援を提供することにより、誤診のリスクを抑えながら、サンプル１４の分析のプロセスを加速することを可能にすることが理解されるであろう。
【図１】
2019519794.tif 000003
【図２】
2019519794.tif 000004
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月14日(2019.3.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の生体要素を含むサンプル（１４）の画像の中の、前記複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援するための方法であって、電子デバイス（２０）により実施され、
サンプルの画像の取得（１００）と、
参照要素のサムネイルの組と、前記参照要素の各サムネイルに関する関連性指数とを備えるデータベース（２６）からの、前記取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択（１１０）と、前記関連性指数は、事前選択されたゾーンに関連する各参照要素のサムネイルに関して、前記事前選択（１１０）中に増加し、
前記画像の中の各ゾーンの事前選択の表示（１２０）と、
オペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、前記事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択の取得（１３０）と、
前記取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従う前記データベース（２６）の更新（１４０）と、
を含み、前記取得した少なくとも１つの選択されたゾーンが、参照要素のサムネイルとして前記データベース（２６）に追加される、
方法。
【請求項２】
前記取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンの事前選択（１１０）が、
前記画像の中のそれぞれ少なくとも１つの生体要素に対応する複数のゾーンの検出と、
前記検出した各ゾーンとすべての前記参照要素のサムネイルとの比較と、
を含み、前記１つ又は複数のゾーンが前記比較に従って事前選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記比較中に、対応する生体要素に関係する少なくとも１つのパラメータの値が、検出した各ゾーンに関して計算され、計算された各パラメータ値が、すべての前記参照要素のサムネイルの対応するパラメータ値と比較される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
各パラメータが、形状、直径、表面、体積、周囲長、質量、色、及びテクスチャからなる群から選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記事前選択（１１０）中に、複数のゾーンが事前選択され、前記表示（１２０）中に、前記ゾーンの事前選択が連続的に表示される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記表示（１２０）中に、前記ゾーンの事前選択が、各事前選択の一致の度合に依存する順序で表示される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記各事前選択の一致の度合が、前記比較中に前記事前選択されたゾーンと前記関連する参照要素のサムネイルとの差異に従って計算される、請求項２、請求項５、及び請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記事前選択（１１０）中に、前記参照要素のサムネイルが、それらのそれぞれの関連性指数に依存する順序で考慮に入れられる、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
各生体要素が、細胞質、細胞小器官、小胞、膜、細胞核、細胞、細胞内病原体、細胞外病原体、単細胞生物、多細胞生物、バクテリア、ウィルス、菌糸体、生物の断片、生物、器官の断片、器官、組織、生体構造の断片、生体構造、解剖学的構造の断片、及び解剖学的構造からなる群から選択される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
コンピュータにより実行されるときに前記請求項のいずれかに記載の方法を実施するソフトウェア命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項１１】
複数の生体要素を含むサンプル（１４）の画像の中の、前記複数の生体要素のうち少なくとも１つの関心ある要素の判別を支援する電子デバイス（２０）であって、
サンプル（１４）の画像を取得するように構成された第１の取得モジュール（４０）と、
参照要素のサムネイルの組を備えるデータベース（２６）から、前記取得した画像の中の少なくとも１つのゾーンを事前選択するように構成された事前選択モジュール（４２）と、
前記画像の中の各ゾーンの事前選択を表示するように構成された表示モジュール（４６）と、
オペレータによる、それぞれ少なくとも１つの関心ある要素に対応する、前記事前選択されたゾーンのうち少なくとも１つのゾーンの選択を取得するように構成された、第２の取得モジュール（４８）と、
前記取得した選択された１つ又は複数のゾーンに従って前記データベース（２６）を更新するように構成された更新モジュール（５０）と、
を備え、前記更新モジュール（５０）が、前記取得した少なくとも１つの選択されたゾーンを、参照要素のサムネイルとして前記データベースに追加するように構成される、
電子デバイス（２０）。
【国際調査報告】
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2019519794.tif 000006
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